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Legal research is only as strong as its sources. On November 12, Convergence Networks and Clio will show how Clio Work helps legal professionals find relevant information quickly, supported by trusted, cited sources. Veronika Rados, a licensed lawyer who leads Clio's work on localizing Clio Work for Canadian practice, joins Robert Cadman and Jack Myers for this free live session. She brings direct experience from Ontario firm practice to the discussion. Register now using the link below https://lnkd.in/ek9-HmAm/?utm_campaign=ClioWebinarNovember12th&utm_source=linkedin&utm_medium=paid&utm_id=1246260594&hsa_acc=509636447&hsa_cam=1246260594&hsa_grp=906130514&hsa_ad=1624231534&hsa_net=linkedin&hsa_ver=3 #StartHereGoFurther #IT #Cybersecurity #ConvergenceNetworks #LegalTech #Clio

Life sciences AI needs more than benchmark performance. AHEAD helps turn specialized research workloads into platforms that teams can easily operate, govern, and scale for drug discovery, precision medicine, and biomedical data.

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Vom ersten Gespräch bis zum funktionierenden PoC: Das ist dein Spielfeld als Solution Consultant (m/w/d). 🎯 Bei uns begleitest du Kund:innen auf dem ganzen Weg: → Discovery: Du verstehst, wie ihr Contact Center wirklich läuft, und wo es hakt → Konzept: Du entwickelst Lösungen für CCaaS- und Salesforce-Szenarien → Demo: Du zeigst, was heute schon geht, ohne Folienschlacht → PoC & Angebot: Du arbeitest eng mit Vertrieb und Architektur, auch bei RFPs Das bringst du mit: mehrjährige Erfahrung mit CCaaS-Plattformen (z. B. Genesys Cloud, Vonage, Aircall), ein gutes Gespür für Contact-Center-Prozesse, PreSales-Erfahrung und fließendes Deutsch und Englisch. Salesforce-Kenntnisse sind ein Plus, aber kein Muss. Dazu: bis zu 100% remote, 30 Tage Urlaub, Workation und 80 Stunden Weiterbildung im Jahr. Neugierig? Den Link zur Stelle findest du im ersten Kommentar 👇 Oder melde dich direkt bei Philipp L. aus unserem HR-Team. #WeAreDIA #WeAreHiring

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Datawarehouse → Datalakehouse → Streamhouse. Hvis du allerede ved, hvorfor den udvikling er interessant, er dette seminar relevant for dig. Den 26. november går vi tættere på realtime data, Confluent, Kafka og datagrundlaget for Agentic AI. Ingen lang introduktion. Bare en faglig formiddag, hvor vi går i dybden med det, du allerede arbejder med 💡

Realtime data ændrer kravene til jeres datagrundlag 📊 Når AI-løsninger skal kunne reagere på det, der sker lige nu, bliver adgang til aktuelle data stadig vigtigere. Den 26. november inviterer vi til seminaret: Streamhouse - Datagrundlaget for Agentic AI med Confluent. Her stiller vi skarpt på, hvordan moderne data streaming kan skabe fundamentet for Agentic AI. Vi ser blandt andet nærmere på udviklingen fra Datawarehouse og Datalakehouse til Streamhouse, og hvordan Confluent og Kafka kan gøre realtime data tilgængelige på tværs af dataanalyse, Machine Learning og Agentic AI.

Uma prova de conceito pode mostrar que uma ideia funciona, mas isso não garante que ela esteja pronta para a produção. A transição do piloto para uma solução real traz novos desafios: integrar a tecnologia aos processos, garantir segurança, preparar a operação e sustentar o crescimento. Sem esse planejamento, projetos promissores podem parar antes de gerar resultados concretos. Em nosso Blog Tech Update de hoje, exploramos por que essa passagem costuma falhar e o que considerar para levar uma solução do teste ao uso no dia a dia com sucesso. Acesse o link e confira o conteúdo completo: https://lnkd.in/dkfSdDS3 #SomosDBC #TechUpdate #ProvaDeConceito #PilotoDigital

Nem todo dado ruim parece ruim no começo. Às vezes, a informação chega com aparência de confiável: uma planilha preenchida, um cadastro completo ou um relatório com números coerentes. Mas um campo desatualizado, uma duplicidade ou um formato inconsistente pode comprometer a análise sem chamar atenção. O problema é que essas falhas tendem a se propagar. Um registro incorreto entra em uma base, alimenta integrações e relatórios e, quando é identificado, já pode ter influenciado decisões e gerado retrabalho. A remediação começa com diagnóstico, não com correção às cegas. O primeiro passo é traçar o caminho do dado e identificar em qual etapa a inconsistência surgiu: captura, transformação, integração ou atualização. Em seguida, o perfilamento da base ajuda a localizar padrões como campos nulos, valores fora do domínio esperado, formatos divergentes e registros duplicados. Com esse diagnóstico, é possível definir regras de validação objetivas, normalizar formatos, deduplicar com critérios consistentes e corrigir ou isolar registros que não atendam aos requisitos. Também é importante registrar a origem e as alterações realizadas, para manter a rastreabilidade e evitar que o mesmo erro volte a entrar no fluxo. Por fim, monitoramentos recorrentes e indicadores de qualidade ajudam a detectar desvios mais cedo. Assim, a remediação deixa de ser uma ação pontual e passa a fazer parte da governança dos dados. Dados mais confiáveis reduzem retrabalho, aumentam a produtividade e dão mais consistência às decisões. Na DBC, qualidade começa com atenção à origem da informação e continua em cada etapa do seu ciclo de vida. Como sua equipe identifica e corrige inconsistências antes que elas se propaguem? #SomosDBC #QualidadeDeDados #GovernancaDeDados #GestaoDeDados #Data&Analytics

Andere hören Weihnachtslieder. Du hörst „gesetzliche Änderungen“. Jahreswechsel, Patches, Abrechnungsschemen: Wir suchen jemanden, dem wir diese Begriffe nicht erklären müssen. Dafür bieten wir organisierten Austausch mit erfahrenen Kollegen und die Möglichkeit, Kundensysteme aktiv zu optimieren.

Como a experiência com AI em 2026 está mudando o planejamento de Produto e Engenharia nas scale-ups? Ao longo do ano, acumulamos aprendizados redesenhando a operação da BossaBox e trabalhando com clientes e parceiros. Sobre ferramentas, mas principalmente sobre processos, responsabilidades e como avaliar o que realmente melhorou na entrega. No dia 13/11, nosso CEO, Abreu, e nosso VP de Engenharia, Gustavo Bassan, vão abrir essa experiência: • O que precisou mudar na operação para os ganhos aparecerem. • Quais métricas passaram a orientar as decisões e quais perderam relevância. • Onde negócio e Engenharia discordaram e o que foi revisto. • O que esses aprendizados mudam nas prioridades para 2027. Uma conversa para quem lidera Produto e Tech em scale-ups e quer referências práticas para discutir o próximo ciclo. 13 de novembro, às 11h. Online. Inscreva-se e traga suas questões.

Your CRM already has the answers - you just need them faster and with less manual effort. With Microsoft Dynamics 365 and Copilot, you can convert raw customer data into actionable insights, prioritise the right opportunities and cut repetitive tasks so your pipeline moves instead of stalls. Join DIGMATIX for a free webinar showing concrete CRM and AI use cases you can apply the next day. 📅 November 10 | 10:00–11:00 | Online – register for free and see what your data can really do for you.

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Een soevereine cloud. Waar gaat het over en hoe maak je er werk van? "Is het mogelijk om minder afhankelijk te worden van de grote Amerikaanse cloudplatformen?“ Deze vraag hoor ik steeds vaker van schoolbesturen. De behoefte aan digitale autonomie, een soevereine cloud dus, groeit. Ook als je data in een Nederlands datacenter staat, moeten Amerikaanse bedrijven op grond van de CLOUD Act voldoen aan verzoeken van Amerikaanse autoriteiten. Een soevereine cloud geeft je meer controle over waar je data staat, wie erbij kan en onder welke wetgeving het valt. In onze nieuwe gids ‘Digitaal veilig onderwijs 2026/2027’ lees je meer over digitale autonomie, inclusief een overzicht van de kosten die ermee gepaard gaan. Download de gids hier: https://lnkd.in/eTgAxBPP

➡️ Auf dem Weg zum Autonomous Enterprise ➡️ Autonomie beginnt nicht dort, wo Menschen aus Prozessen verschwinden. Sie beginnt dort, wo operative Arbeit klar genug strukturiert ist, damit Systeme mehr Verantwortung übernehmen können und Menschen sich auf Steuerung, Ausnahmen und Entscheidungen konzentrieren. ⚙️ Nach einer sicheren Transformation und der gezielten Wertrealisierung rückt die nächste Entwicklungsstufe in den Blick: Prozesse, die Informationen nicht nur bereitstellen, sondern innerhalb eines definierten Rahmens auf Ereignisse reagieren und nächste Schritte unterstützen. 🔗 Voraussetzung dafür ist keine isolierte Initiative für Künstliche Intelligenz. Es braucht verlässliche Daten, einen sauberen Kern, klar beschriebene Prozesse und eindeutige Verantwortlichkeiten. Erst dieses Zusammenspiel schafft die Grundlage, um Agentic AI sinnvoll in Ende-zu-Ende-Abläufe einzubetten. 🔄 Damit verändert sich auch die Rollenverteilung im Unternehmen. Mitarbeitende geben Ziele, Kontext und Grenzen vor. KI-Agenten unterstützen operative Schritte. Die Organisation behält die Kontrolle über Regeln, Freigaben und Ergebnisse. Das Autonomous Enterprise ist deshalb weniger ein Endzustand als ein konsequenter Entwicklungspfad: von stabilen Prozessen über gezielte Automatisierung bis hin zu einer zunehmend intelligenten Orchestrierung. Wie DATAGROUP den Weg von SAP S/4HANA zu intelligenten Betriebsmodellen einordnet: https://lnkd.in/exeRA8cY

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The competitor law firms should fear may not be the rival they benchmark against. Agentic AI processes now means firms can deliver in hours what once took a team a month. Firms that can't deploy AI safely won't be sued into decline. They'll be quietly bypasse. Guy Long's latest article sets out the questions every firm now needs to answer: • When an AI agent acts, who owns the outcome? • Where should a human review or approve the output? • Can an agent keep what it learns on one client matter out of the next? • How do you hold a whole system of agents accountable? The piece explains why few firms can answer these alone, and what to look for in a partner: experience in regulated industries, clarity on which work must stay in human hands, and a commitment to building capability the firm can run itself.